Presentation des résultats de l’analyse RFM
Tres bon clients
RFM=na.omit(tbl_df(read.csv(file="r_ANALYSE_RFM2016.csv",header = T,sep=';')))
RFM2=read.csv(file="r_ANALYSE_RFM2016.csv",header = T,sep=';')
tres_bon=filter(RFM2,TYPO=='01_TRES_BONS')
head(tres_bon)
CA
# General CA
CA <- sum(na.omit(RFM2$MONTANT_CUMULE))
paste("CA :",CA)
# Tres bon clients CA
CATB <- sum(tres_bon$MONTANT_CUMULE)
paste("CA Tres bon clients:",CATB)
paste("Tres bon clients CA proportion:",round(CATB/CA,2)*100,"%")
New <- filter(RFM2, TYPO=='06_NOUVEAUX')
NewCa <- sum(New$MONTANT_CUMULE)
paste("CA Nouveaux clients :", NewCa)
paste("Nouveaux clients CA proportion:",round(NewCa/CA,2)*100,"%")
Clients : type classique
Âge
## presentation client âge moyen/ localisation client / depense moyenne par visite et sur la periode
# moyen âge
age=RFM2$AGE
age_moyen=mean(age,na.rm = T)
ageTB=tres_bon$AGE
paste("Age moyen de tout les clients :",round(age_moyen,0))
age_moyenTB=mean(ageTB, na.r = T)
paste("Age moyen des Tres bon clients :",round(age_moyenTB,0))
paste("Difference Age moyen des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(age_moyenTB-age_moyen,3))
Pas de conclusion pertinantes.
Nombre de visites
# nb visite
nb_visites_moyenne <- mean(RFM2$NB_VISITE,na.rm = T)
paste("Nmb de visites en moyenne de tout les clients :",round(nb_visites_moyenne,1))
nb_visites_moyenneTB <- mean(tres_bon$NB_VISITE, na.rm = T)
paste("Nmb de visites en moyenne des Tres bon clients :",round(nb_visites_moyenneTB,1))
paste("Difference de la moyenne du nmb de visites des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(nb_visites_moyenneTB-nb_visites_moyenne,1))
Comme prévu: les très bon clients visites plus les magasins.
Nombre d cadeaux
nb_cadeau_moyenne <- mean(RFM2$NB_CADEAUX, na.rm = T)
paste("Nmb de caeaux en moyenne de tout les clients :",round(nb_cadeau_moyenne,1))
nb_cadeau_moyenneTB <- mean(tres_bon$NB_CADEAUX, na.rm = T)
paste("Nmb de cadeaux en moyenne des Tres bon clients :",round(nb_cadeau_moyenneTB,1))
paste("Difference de la moyenne du nmb de cadeaux des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(nb_cadeau_moyenneTB-nb_cadeau_moyenne,1))
Comme prévu: les très bon clients reçoivent plus de cadeaux.
Localisation client
# localisation client
table(na.omit(RFM2$REGIONS))
paste(round(1035/3250,2)*100,"%")
table(tres_bon$REGIONS)
library(ggplot2)
localisation=ggplot(data = RFM2)+aes(x=REGIONS, fill=REGIONS)+geom_bar()
localisation+scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9"))+labs(title="Répartition des clients par région", x="Régions", y="Effectif")
localisationTB=ggplot(data = tres_bon)+aes(x=REGIONS, fill=REGIONS)+geom_bar()
localisationTB+scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9"))+labs(title="Répartition des très bon clients par région", x="Régions", y="Effectif")
Quasiment un tiers des clients sont situé sur Paris.
Dépenses moyennes
Moyenne
# depense moyenne par visite 117€
CA_moyenne <- mean(RFM2$CA_MOY_VISITE,na.rm = T)
CA_moyenne
CA_moyenneTB <- mean(tres_bon$CA_MOY_VISITE, na.rm = T)
CA_moyenneTB
CA_moyenneTB-CA_moyenne
Periodique
# depense moyenne sur la periode
mt_moyenne <- mean(RFM$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)
mt_moyenne
mt_moyenneTB <- mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)
mt_moyenneTB
mt_moyenneTB-mt_moyenne
Les très bon cients cumulent plus de dépenses malgré des dépenses inférieures à la moyenne par passage (car plus de passage en tout).
Age
# depense moyenne sur la periode en fonction de l'age
tab=data.frame(RFM2$AGE,RFM2$MONTANT_CUMULE)
tab=na.omit(tab)
tabTB=data.frame(tres_bon$AGE,tres_bon$MONTANT_CUMULE)
tabTB=na.omit(tabTB)
groupe_age=cut(tab$RFM2.AGE,breaks = c(0,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,90))
groupe_ageTB=cut(tabTB$tres_bon.AGE,breaks = c(0,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,90))
tab=data.frame(tab,groupe_age)
tabTB=data.frame(tabTB, groupe_ageTB)
names(tab)=c('age','montant_cumule',"Intervalle_age")
names(tabTB)=c('age','montant_cumule',"Intervalle_age")
summary(tabTB$Intervalle_age)
T40_50=filter(tab,Intervalle_age=="(40,45]")
sum(T40_50$montant_cumule)
ggplot(tab)+aes(x=Intervalle_age,col=montant_cumule, fill=Intervalle_age)+geom_bar()+labs(title="Repartition du CA par groupe d'age", x="age", y="Effectif")
ggplot(tabTB)+aes(x=Intervalle_age,col=montant_cumule, fill=Intervalle_age)+geom_bar()+labs(title="Repartition des tres bon clients par groupe d'age", x="age", y="Effectif")
ggplot(data=RFM2, aes(x=TYPO, y=MONTANT_CUMULE, fill=TYPO)) +
geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..), stat="identity"))+
scale_fill_brewer(palette="Spectral")+
labs(x="Typologies", y="CA", title="Répartion du CA")
summary(tab)
summary(tabTB)
Localisation - graphs
#localisation
summary(RFM$REGIONS)
Paris Province
5465 9886
11840/(24113+11840)
[1] 0.3293188
24113/(24113+11840)
[1] 0.6706812
980/(980+2053)
[1] 0.3231124
2053/(980+2053)
[1] 0.6768876
#35955 clients, 3253 tres bon
typo<- ggplot(RFM2) +
aes(x=TYPO,col=TYPO, fill=TYPO) +
geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..),fill=TYPO))
typo +
scale_color_brewer(palette="Spectral") +
scale_fill_brewer(palette="Spectral") +
labs(y="Proportion", x="Typologie", title="Repartition des clients apres RFM") #+

#geom_text(aes(label=len), vjust=1.6, color="white", size=3.5)
summary(RFM2$TYPO)
01_TRES_BONS 02_BONS 03_PERTES 04_PETITS 05_FAIBLES 06_NOUVEAUX 07_INACTIFS
3250 796 866 980 1829 8745 19489
ggplot(data=RFM2, aes(x=TYPO, y=MONTANT_CUMULE, fill=TYPO)) +
geom_bar(stat="identity")+
scale_fill_brewer(palette="Spectral")+
labs(x="Typologies", y="CA", title="Répartion du CA")

3250+796+866+980+1829+8745+19489
[1] 35955
3250/35955
[1] 0.09039077
796/35955
[1] 0.02213878
866/35955
[1] 0.02408566
980/35955
[1] 0.02725629
1928/35955
[1] 0.05362258
8745/35955
[1] 0.2432207
19489/35955
[1] 0.5420387
9.1+2.2+2.4+2.3+5.4+24.4+54.2
[1] 100
#install.packages("plotrix")
library(plotrix)
TypoC <- RFM2%>% select(TYPO)
summary(TypoC)
TYPO
01_TRES_BONS: 3250
02_BONS : 796
03_PERTES : 866
04_PETITS : 980
05_FAIBLES : 1829
06_NOUVEAUX : 8745
07_INACTIFS :19489
x=c(3250, 796, 866, 980, 1829, 8745, 19489)
tot <- 3250+796+980+1829+8745+19489
3250/tot
[1] 0.09262162
796/tot
[1] 0.02268517
866/tot
[1] 0.0246801
980/tot
[1] 0.02792898
1829/tot
[1] 0.0521246
8745/tot
[1] 0.2492234
19489/tot
[1] 0.5554162
9.26+2.26+2.46+2.79+5.21+24.92+55.54
[1] 102.44
lbls <- c("TRES BONS","BONS","PERTES","PETITS","FAIBLES","NOUVEAUX","INACTIFS")
pie3D(x, labels=lbls, explode=0.1, main="Typologies des clients", col = c("red", "darkgoldenrod3", "darkgoldenrod1", "yellow", "yellowgreen", "seagreen4", "royalblue4"))

## stat bi-variées
Client type Tres Bon
Age
age=tres_bon$AGE
mean(age,na.rm = T)
[1] 46.29013
Localisation
# localisation client
table(tres_bon$REGIONS)
Paris Province
1035 2215
ggplot(data = tres_bon)+aes(x=REGIONS)+geom_bar()

Depense Moyenne
Par Visite
# depense moyenne par visite 117€
mean(tres_bon$CA_MOY_VISITE,na.rm = T)
[1] 96.07324
Periodique
# depense moyenne sur la periode
paste("Montant cumule:",round(mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T),2))
[1] "Montant cumule: 712.94"
paste("Nmb de visite:",round(mean(tres_bon$NB_VISITE,na.rm = T),0))
[1] "Nmb de visite: 8"
paste("Depense moyenne par visite:", round(mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)/mean(tres_bon$NB_VISITE,na.rm = T),2))
[1] "Depense moyenne par visite: 89.5"
ggplot(RFM2)+aes(x=TYPO,col=TYPO)+geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..),fill=TYPO))+xlab("typologie")+ylab("proportion")

Plo_ly
#install.packages('Plot_ly')
library(plotly)
Typo=unique(RFM2$TYPO)
Typo
[1] 01_TRES_BONS 07_INACTIFS 03_PERTES 05_FAIBLES 02_BONS 04_PETITS 06_NOUVEAUX
Levels: 01_TRES_BONS 02_BONS 03_PERTES 04_PETITS 05_FAIBLES 06_NOUVEAUX 07_INACTIFS
df=data.frame()
df_final=data.frame()
for (i in Typo){
df=RFM2%>% filter(TYPO==i) %>% summarise(moy_Montant_Cumule=mean(MONTANT_CUMULE,na.rm=T),
moy_NB_Visite=mean(NB_VISITE,na.rm=T),
moy_Recence=mean(RECENCE,na.rm=T))
df_final=rbind(df_final,df)
}
df_final=cbind(Typo,df_final)
Typo3D <- plot_ly(data=df_final,x=~moy_Montant_Cumule,
y=~moy_NB_Visite,z=~moy_Recence,
color=df_final$Typo, colors = c("red", "darkgoldenrod3", "darkgoldenrod1", "yellow", "yellowgreen", "seagreen4", "royalblue4" ))
Typo3D
Typo3D_TB <- plot_ly(data=df_final,x=~moy_Montant_Cumule,
y=~moy_NB_Visite,z=~moy_Recence,
color=df_final$Typo, colors = c("red", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray" ))
Typo3D_TB
---
title: "RFM 2016 - Tres bon clients"
author: "Jan Malik"
date: "15 March 2018"
output: html_notebook
---

> Aparte


  * Belles couleurs : *scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))*
  * Contexte & objectifs
  * Presentation entreprise + objectifs segmentations

# Import Packages

```{r}
## resultat pour notre groupe tres bon
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Installer
#install.packages("wesanderson")
# Belles couleurs
library(wesanderson)
```


# Presentation des résultats de l'analyse RFM

## Tres bon clients
```{r}
RFM=na.omit(tbl_df(read.csv(file="r_ANALYSE_RFM2016.csv",header = T,sep=';')))
RFM2=read.csv(file="r_ANALYSE_RFM2016.csv",header = T,sep=';')
tres_bon=filter(RFM2,TYPO=='01_TRES_BONS')
head(tres_bon)
```

## CA

```{r}
# General CA
CA <- sum(na.omit(RFM2$MONTANT_CUMULE))
paste("CA :",CA)

# Tres bon clients CA
CATB <- sum(tres_bon$MONTANT_CUMULE)
paste("CA Tres bon clients:",CATB)

paste("Tres bon clients CA proportion:",round(CATB/CA,2)*100,"%")

New <- filter(RFM2, TYPO=='06_NOUVEAUX')
NewCa <- sum(New$MONTANT_CUMULE)
paste("CA Nouveaux clients :", NewCa)

paste("Nouveaux clients CA proportion:",round(NewCa/CA,2)*100,"%")
```

# Clients : type classique

## Âge

```{r}
## presentation client âge moyen/ localisation client / depense moyenne par visite et sur la periode
# moyen âge
age=RFM2$AGE
age_moyen=mean(age,na.rm = T)
ageTB=tres_bon$AGE
paste("Age moyen de tout les clients :",round(age_moyen,0))
age_moyenTB=mean(ageTB, na.r = T)
paste("Age moyen des Tres bon clients :",round(age_moyenTB,0))
paste("Difference Age moyen des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(age_moyenTB-age_moyen,3))
```

Pas de conclusion pertinantes.

## Nombre de visites

```{r}
# nb visite
nb_visites_moyenne <- mean(RFM2$NB_VISITE,na.rm = T)
paste("Nmb de visites en moyenne de tout les clients :",round(nb_visites_moyenne,1))
nb_visites_moyenneTB <- mean(tres_bon$NB_VISITE, na.rm = T)
paste("Nmb de visites en moyenne des Tres bon clients :",round(nb_visites_moyenneTB,1))
paste("Difference de la moyenne du nmb de visites des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(nb_visites_moyenneTB-nb_visites_moyenne,1))
```

Comme prévu: les très bon clients visites plus les magasins.

## Nombre d cadeaux

```{r}
nb_cadeau_moyenne <- mean(RFM2$NB_CADEAUX, na.rm = T)
paste("Nmb de caeaux en moyenne de tout les clients :",round(nb_cadeau_moyenne,1))
nb_cadeau_moyenneTB <- mean(tres_bon$NB_CADEAUX, na.rm = T)
paste("Nmb de cadeaux en moyenne des Tres bon clients :",round(nb_cadeau_moyenneTB,1))
paste("Difference de la moyenne du nmb de cadeaux des Tres bon clients par raport à toute la clientele :",round(nb_cadeau_moyenneTB-nb_cadeau_moyenne,1))
```

Comme prévu: les très bon clients reçoivent plus de cadeaux.

## Localisation client

```{r}
# localisation client
table(na.omit(RFM2$REGIONS))
paste(round(1035/3250,2)*100,"%")
table(tres_bon$REGIONS)
library(ggplot2)
localisation=ggplot(data = RFM2)+aes(x=REGIONS, fill=REGIONS)+geom_bar()
localisation+scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9"))+labs(title="Répartition des clients par région", x="Régions", y="Effectif")
localisationTB=ggplot(data = tres_bon)+aes(x=REGIONS, fill=REGIONS)+geom_bar()
localisationTB+scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9"))+labs(title="Répartition des très bon clients par région", x="Régions", y="Effectif")
```
 Quasiment un tiers des clients sont situé sur Paris.

## Dépenses moyennes

### Moyenne

```{r}
# depense moyenne par visite 117€

CA_moyenne <- mean(RFM2$CA_MOY_VISITE,na.rm = T)
CA_moyenne
CA_moyenneTB <- mean(tres_bon$CA_MOY_VISITE, na.rm = T)
CA_moyenneTB
CA_moyenneTB-CA_moyenne
```

### Periodique

```{r}
# depense moyenne sur la periode

mt_moyenne <- mean(RFM$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)
mt_moyenne

mt_moyenneTB <- mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)
mt_moyenneTB

mt_moyenneTB-mt_moyenne
```

Les très bon cients cumulent plus de dépenses malgré des dépenses inférieures à la moyenne par passage (car plus de passage en tout).

### Age

```{r fig.height=8, fig.width=12}
# depense moyenne sur la periode en fonction de l'age

tab=data.frame(RFM2$AGE,RFM2$MONTANT_CUMULE)
tab=na.omit(tab)
tabTB=data.frame(tres_bon$AGE,tres_bon$MONTANT_CUMULE)
tabTB=na.omit(tabTB)

groupe_age=cut(tab$RFM2.AGE,breaks = c(0,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,90))
groupe_ageTB=cut(tabTB$tres_bon.AGE,breaks = c(0,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,90))
tab=data.frame(tab,groupe_age)
tabTB=data.frame(tabTB, groupe_ageTB)

names(tab)=c('age','montant_cumule',"Intervalle_age")
names(tabTB)=c('age','montant_cumule',"Intervalle_age")

summary(tabTB$Intervalle_age)

T40_50=filter(tab,Intervalle_age=="(40,45]")
sum(T40_50$montant_cumule)


ggplot(tab)+aes(x=Intervalle_age,col=montant_cumule, fill=Intervalle_age)+geom_bar()+labs(title="Repartition du CA par groupe d'age", x="age", y="Effectif")
ggplot(tabTB)+aes(x=Intervalle_age,col=montant_cumule, fill=Intervalle_age)+geom_bar()+labs(title="Repartition des tres bon clients par groupe d'age", x="age", y="Effectif")

ggplot(data=RFM2, aes(x=TYPO, y=MONTANT_CUMULE, fill=TYPO)) +
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..), stat="identity"))+
  scale_fill_brewer(palette="Spectral")+
  labs(x="Typologies", y="CA", title="Répartion du CA")

summary(tab)
summary(tabTB)
```

# Localisation - graphs

```{r warning=FALSE, message=FALSE, fig.height=8, fig.width=12}
#localisation

summary(RFM$REGIONS)
11840/(24113+11840)
24113/(24113+11840)
980/(980+2053)
2053/(980+2053)

#35955 clients, 3253 tres bon


typo<- ggplot(RFM2) +
  aes(x=TYPO,col=TYPO, fill=TYPO) +
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..),fill=TYPO))

typo +
  scale_color_brewer(palette="Spectral") +
  scale_fill_brewer(palette="Spectral") +
  labs(y="Proportion", x="Typologie", title="Repartition des clients apres RFM") #+ 
  #geom_text(aes(label=len), vjust=1.6, color="white", size=3.5)

summary(RFM2$TYPO)

ggplot(data=RFM2, aes(x=TYPO, y=MONTANT_CUMULE, fill=TYPO)) +
  geom_bar(stat="identity")+
  scale_fill_brewer(palette="Spectral")+
  labs(x="Typologies", y="CA", title="Répartion du CA")


3250+796+866+980+1829+8745+19489
3250/35955
796/35955
866/35955
980/35955
1928/35955
8745/35955
19489/35955
9.1+2.2+2.4+2.3+5.4+24.4+54.2


#install.packages("plotrix")
library(plotrix)
TypoC <- RFM2%>% select(TYPO) 

summary(TypoC)

x=c(3250, 796, 866, 980, 1829, 8745, 19489)
tot <- 3250+796+980+1829+8745+19489
3250/tot
796/tot
866/tot
980/tot
1829/tot
8745/tot
19489/tot
9.26+2.26+2.46+2.79+5.21+24.92+55.54
lbls <- c("TRES BONS","BONS","PERTES","PETITS","FAIBLES","NOUVEAUX","INACTIFS")
pie3D(x, labels=lbls, explode=0.1, main="Typologies des clients", col = c("red", "darkgoldenrod3", "darkgoldenrod1", "yellow", "yellowgreen", "seagreen4", "royalblue4"))
## stat bi-variées
```

# Client type Tres Bon

## Age

```{r}
age=tres_bon$AGE
mean(age,na.rm = T)
```

## Localisation

```{r}
# localisation client
table(tres_bon$REGIONS)
ggplot(data = tres_bon)+aes(x=REGIONS)+geom_bar()
```

## Depense Moyenne

### Par Visite

```{r}
# depense moyenne par visite 117€
mean(tres_bon$CA_MOY_VISITE,na.rm = T)
```

### Periodique

```{r}
# depense moyenne sur la periode
paste("Montant cumule:",round(mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T),2))
paste("Nmb de visite:",round(mean(tres_bon$NB_VISITE,na.rm = T),0))
paste("Depense moyenne par visite:", round(mean(tres_bon$MONTANT_CUMULE,na.rm = T)/mean(tres_bon$NB_VISITE,na.rm = T),2))
ggplot(RFM2)+aes(x=TYPO,col=TYPO)+geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..),fill=TYPO))+xlab("typologie")+ylab("proportion")
```


## Plo_ly
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
#install.packages('Plot_ly')
library(plotly)

Typo=unique(RFM2$TYPO)
Typo
df=data.frame()
df_final=data.frame()
for (i in Typo){
  df=RFM2%>% filter(TYPO==i) %>% summarise(moy_Montant_Cumule=mean(MONTANT_CUMULE,na.rm=T),
                                                moy_NB_Visite=mean(NB_VISITE,na.rm=T),
                                                moy_Recence=mean(RECENCE,na.rm=T))
  df_final=rbind(df_final,df)
}


df_final=cbind(Typo,df_final)

Typo3D <- plot_ly(data=df_final,x=~moy_Montant_Cumule,
        y=~moy_NB_Visite,z=~moy_Recence,
        color=df_final$Typo, colors = c("red", "darkgoldenrod3", "darkgoldenrod1", "yellow", "yellowgreen", "seagreen4", "royalblue4" ))
Typo3D

Typo3D_TB <- plot_ly(data=df_final,x=~moy_Montant_Cumule,
                     y=~moy_NB_Visite,z=~moy_Recence,
        color=df_final$Typo, colors = c("red", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray", "darkgray" ))
Typo3D_TB

```

